智能识别感知技术与应用
尹周平 华中科技大学机械科学与工程学院 数字制造装备与技术国家重点实验室
contents
一、智能制造产业背景 二、智能识别感知技术 三、研究展望：柔性电子
制造技术的发展需求与趋势
产品全生命周期（设计、制造、运 作等）满足客户个性化需求 全价值链端到端系统工程
个性化
柔性化生产线 实现多品种产品生产的动态 配置资源
制造技术 发展趋势
绿色化
提高能源利用效率，实现 工业生产“绿色环保” 绿色制造
定制化
、节能减排环境友好等
制造需求： 多品种多批量、高质量低成本、柔性制造快速响应
3
制造业核心竞争力正在发生深刻变化
提升竞争力
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提升效率
能源和资源利用效率 是竞争力的决定性因素
2 缩短生产周期
? ? ? 更短的创新周期 更为复杂的产品 更大的数据量
3
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提高柔性
个性化大规模生产 快速变化的市场 更高的生产效率
制造业变化的速度比以往更快
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全球制造产业正在发生深刻变化
2015年中国长三角地区的制造成本仅比美国低5%
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中国制造业挑战与机遇
低附加值 高附加值
哥本哈根中国减排目标
产业升级压力 劳动力成本上升 能耗排放压力
中国制造业机遇：发展先进制造技术，实现产业升级
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制造业成为全球经济持续发展的发动机
美国
“再工业化” ? 国家制造技术创新联盟 ? 使用本国页岩气和石油
德国
保持工业领先地位 ? 持续创新机制 ? 高出口量 ? 工业4.0为新的指导原则
中国
发展高端技术实现产品升级 ? 工资上涨 ? 质量驱动的自动化需求 ? 节能立法
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制造技术发展：第三次浪潮（美国）
第三次浪潮 第二次浪潮 第一次浪潮
工业互联网
基于机器的分析： 物理分析、重点 学 科的深厚专业 知识 、自动化、预测
互联网革命
计算机技术和分 布式信息网络的 崛起
工业革命
机器和工厂出现 推动规模经济和 经济领域扩展
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制造技术发展：第四次工业革命（德国）
第二次工业革命
电机发明和电能 使用，大规模流 水线生产
第三次工业革命
应用IT技术（PLC 、NC等）实现自动 化生产
第四次工业革命
应用虚拟—物理 系统（CPS）实现 智能化生产
第一次工业革命
蒸汽动力机械 设备应用于生产
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制造技术发展：中国制造2025
? 李克强总理：2015年政府工作报告 “促进工业化和信息化深度 融合，开发利用网络化、数 字化、智能化等技术，着力在一些关键领域抢占先机、 取得突破。” ” 制定“互联网 +” 行动计划，推动移动互联网、云计算、 大数据、物联网等与现代制造业结合”； ? 《中国制造2025》 强调要顺应“互联网+”发展趋势，以信息化和工业化深 度融合为主线，推进10大领域智能制造和绿色制造，打 造中国制造业升级版。
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contents
一、智能制造产业背景 二、智能识别感知技术 三、研究展望：柔性电子
智能制造：科学内涵
智能制造旨在将人类智慧物化在制造活动中并组成人机合作 系统，使得制造装备能进行感知、推理、决策和学习等智能 活动，通过人与智能机器的合作共事，扩大、延伸和部分地 取代人类专家在制造过程中的脑力劳动，提高制造装备和系 统的适应性与自治性。
智能制造=人工智能+机器人+数字制造
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智能制造：研究范围
如同人脑 工艺知识与智 能控制 如同人四肢
自动工艺决策 与NC编程
智能化功 能部件 智能制造
装备
图形化建模 与仿真
智能人机 交互
工况感知与 识别
系统
如同人感官
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智能制造关键技术：智能识别感知
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智能识别感知技术：RFID
RFID（Radio Frequency Identification）是一种非接触式的自动识别技术，它通过 射频信号自动识别目标对象并获取相关数据。
电子标签
读写器天线
读写器天线射频信号
读写器
RFID中间件 企业业务应用
扩展企业 网络
RFID系统组成
RFID工作原理
? 适应复杂工况：防雨水、抗污渍、抗油污、可喷涂 ? 读写方便快捷：可读可写， “盲视”“透视”扫描 ? 批量操作：批量读/写、远距离读写 ? 现场即验即写：对着实物直接写入信息，码物一一对应 ? 读识性能可靠：一次性“盲扫”，识别可靠性达99.8%以上
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RFID在制造业中应用
工程机械
智能家电
物流园
RFID 技术
混流制造
供应链
辅具控制
车间物流
智能维护
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关键技术挑战
? 挑战1：复杂、多变环境下高性能RFID标签设计
强金属、油污、切屑液等以及多变环境对RFID产生致命影响
? 挑战2：制造性能一致性控制，抑制性能漂移
>70%的RFID失效是由键合界面接触电阻失稳引起
? 芯片：3ppmm/℃ ? 基板：60ppmm/℃ 异质结构CTE严重失配
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柔性基板弯翘 键合界面分层
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接触电阻失稳 谐振频率漂移
调控不当出现界面分层
RFID标签性能漂移
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主要研究进展：电小天线设计
? 建立了基于端部介质加载的高带宽电小天线设计方法，天线辐射 效率趋近理论值，突破了RFID小型化设计
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RFID阻抗匹配模型
RFID阻抗分析与计算
RFID天线设计实例
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主要研究进展：电小天线设计
? 建立了基于“电容耦合+窄传输线阻抗匹配”策略的偶极子馈电谐 振腔微带天线设计方法，解决了金属平面尺寸变化和金属嵌套环境 对RFID标签性能的影响
金属环境 影响
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主要研究进展：键合性能精确调控
? 建立了RFID键合界面接触电阻精确建模与计算方法，为提高制造 性能一致性提供理论依据
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改进
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粒子变形+接触斑点 产生附加电阻
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计算准确性提高38.9%
粒子变形导致接触电阻变化
发现了RFID导电胶倒装键合中接触电阻“弯曲效应”
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计算机人工智能识别技术类型及其应用 发表时间：2019-03-18T10:29:55.517Z 来源：《中国西部科技》2019年第2期作者：蔡旭桐 [导读] 随着我国经济的发展，科学技术水平的提高，计算机的应用越来越普遍，已成为我们生活中不可缺少的一部分，无论在我们的生活中还是工作中都得到了广泛的应用，随着科技时代的来临，计算机人工智能识别技术在各个行业也得到了广泛应用，给人们带来了生活和工作上的极大便利，对于经济和社会的发展也起着至关重要的作用。由于计算机人工智能识别技术是一种高端的科学技术，目前在我国各行业中应用还处于初级阶段，还存在着许多问题，如 宾县第一中学校 人工智能是研究人类智能和通过计算机技术使某些设备或仪器具有人的智能行为的科学通过利用计算机模拟人的思维、语言、记忆、推理、感知、学习等智能能力，以及延伸人的感觉和大脑功能。随着人们生活和工作中对计算机应用的普及，计算机已成为生活和工作中必不可缺少的工具之一。而计算机人工智能识别技术由于其信息处理能力强、成本低等优势在逐渐应用于各行业中，应用计算机人工智能识别技术可以自动获取并且识别物品的信息，将信息传输到后台计算机处理系统中进行处理，供人们使用，减轻人们的劳动量，减少重复工作，提高工作效率。 一、计算机人工智能识别技术的类型 1、语音识别技术：指的是通过识别不同人群的声音，对人群的身份进行智能识别及鉴定的识别技术。通过不同人声音的不同特点，从音调、音质及音色等不同的方面识别不同的声音，鉴定其身份。但是由于我国领土广阔，人口众多，不同地方的方言也各不相同，因此语音识别技术还存在着很大的弊端。 2、指纹识别技术：指的是通过扫描不同人体的指纹，以此鉴定人的身份的技术。由于世界上没有两个完全相同的指纹的人存在，每人个的指纹都是独一无二的，所以指纹识别技术精准度较高。 人脸识别技术：指的是通过扫描人体脸部的特征，以此鉴定人的身份。人脸识别技术一般都是扫描瞳孔或者脸部结构，它能够放大某个局部，以此搜索关键特征，其检定结果也较为精准。 条形码识别技术：指的是一维码技术和二维码技术。二维码技术是建立在一维码技术的基础上，其具有较大的信息容量、现实中英文字符、纠错功能的特点，所以其被广泛应用到信息采集和标识中。 二、计算机人工智能识别技术的应用 1、计算机人工智能语音识别技术的应用 计算机人工智能语音识别技术在我们日常生活和工作中应用比较广泛，如声控电话交换、语音通信系统等，在我们日常中应用最为广泛的智能手机中，手机已成为我们生活和工作中必不可少的工具之一，现代的智能手机已做到只要对着手机说话，系统就能够了解用户的需求并给予满足。但此系统也存在着一定的问题，如：手机智能系统目前只能识别普通话，但各地方各省份方言不同，在使用此技术时就会出现无法判断或判断不准确的问题，所以对于此技术还需要进一步研究并完善。 2、计算机人工智能指纹识别技术的应用 此技术在我们生活中应用也比较广泛，如现在公司对于员工考勤很多都采用了指纹识别技术，在安装指纹识别机器时输入每个员工的指纹，设置好上下班的打卡时间，定期按周或按月导出打卡信息就可对员工的考勤一目了然，即节省人力资源的同时也能避免人为的作弊。 3、计算机人工智能人脸识别技术的应用 此技术是通过扫描人体脸部的特征，以此鉴定人的身份，检定结果也较为精准。但是人脸识别也存在着诸多的不足，如女士化浓装后、大哭、愤怒的表情或摄像头对焦不正确等都会影响人脸识别的准确度。如现在我国部分城市的火车站已运用至此技术，在进站时将身体证放置指定位置，人脸对准摄像头，核对无误后允许进站，节约了人力还大大提高了旅客的进站速度，但也存在不足，因我国二代身份证有效期分别为十年、二十年、永久三个期限，此技术就由可以由于人的脸部随着胖瘦或年龄发生改变而无法识别或识别不一致情况发生。所以还需要不断进行改进。 4、计算机人工智能条形码识别技术的应用 我们日常生活中常见的超市管理就采用了条形码识别技术，超市人员用机器将商品条码扫入计算机系统中，录入数量、金额等信息，在出售时扫一下条形码就会显示商品的所有信息和价格然后进行售卖，在进行日常管理或进货时也可以根据计算机系统很便捷的了解到商品的库存等情况,对库存进行时时监控和管理，节约了不必要的成本并提高了工作效率。 5、计算机人工智能识别技术在计算机安全方面的应用 随着计算机的普及，现在人们无论居家生活还是日常工作中都离不开网络的支持，网络也给人们生活和工作带来了很多便利，同时网络安全也受到人们的关注，特别是银行系统推出的网上银行的应用；支付宝的应用，给人们生活和工作带来便捷的同时网络安全也显的更为重要，如网络出现不安全情况不仅会威胁到人们的财产安全，还会泄露人们的个人隐私。所以对于计算机的网络安全性能一定要高度重视，在计算机出现意外情况时智能识别技术要能够快速的反应并作出相应的处理，计算机数据和信息在网络中的传递并不是连续性的，仅仅是对信息的逻辑性进行处理，很难精确和快速的实现对异常数据的查找，所以就需要计算机人工智能识别技术弥补此缺陷，计算机人工智能识别技术可以通过对网络运行过程中出现的异常或故障问题进行技术修读并予以修复，保证计算机网络的运行安全。防火墙也是保护网络安全的一种手段，智能防火墙对于传入的信息数据进行分析，并判断是否有害，对于有害信息进行拦截、限制访问。另外工作中我们常用的邮箱我们可以采用智能反垃圾邮件技术以保证邮箱的安全，此技术能够有效检测垃圾邮件，并且对这些垃圾邮件进行自行的处理，筛选出有用的邮件，供用户使用，从而保证信息和邮箱的安全。 6、计算机人工智能在企业管理中的应用 计算机人工智能技术已被各行业广泛应用，此技术的应用能够使企业在管理中对于出现的问题及时发现和解决，节约人力、物力，减少成本还提高了工作效率，使企业实现智能化管理。同时也能够有效的提升计算机网络技术在非准确需求条件下进行系统数学模型的描述能力。应用时要首先归集、分析及总结各个方面专家的经验与知识，然后再将资源录入系统结合逻辑处理的基础上，构建一种能够快速处理多种领域中复杂问题的诊断评估系统。通过系统和数据储存能够高效的处理计算机网路管理中的大量工作，能够有效的提升网络管理能
智能制造背景下的感知系统 目录 摘要 (2) 智能感知技术 (2) 感知技术的必要性和紧迫性 (2) 基于人体分析 (3) 基于行为分析 (3) 基于车辆分析 (4) 基于图像分析 (4) 智能感知技术在不同领域的应用 (5) 我国发展感知信息技术具备有利条件 (6) 我国在发展感知技术方面的不足与改进方法 (7) 世界各国对于智能制造的发展动向 (7) 结束语 (9) 参考文献 (10)
摘要：当前，以移动互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的信息技术加速创新、融合和普及应用，一个万物互联智能化时代正在到来。感知信息技术以传感器为核心，结合射频、功率、微处理器、微能源等技术，是未来实现万物互联的基础性、决定性核心技术之一。尤其是，感知信息技术不同于传统的计算和通信技术，无需遵循投资巨大、风险极高、已接近物理极限的传统半导体的“摩尔定律”，而是在成熟半导体工艺上的多元微技术融合创新，即“More than Moore”/“超越摩尔”。 关键词：智能感知技术互联网 智能感知技术 首先，我们要知道的是什么是智能感知技术。所谓的智能感知技术就是重点研究基于生物特征、以自然语言和动态图像的理解为基础的“以人为中心”的智能信息处理和控制技术，中文信息处理；研究生物特征识别、智能交通等相关领域的系统技术。
当前，以移动互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的信息技术加速创新、融合和普及应用，一个万物互联智能化时代正在到来。感知信息技术以传感器为核心，结合射频、功率、微处理器、微能源等技术，是未来实现万物互联的基础性、决定性核心技术之一。尤其是，感知信息技术不同于传统的计算和通信技术，无需遵循投资巨大、风险极高、已接近物理极限的传统半导体的“摩尔定律”，而是在成熟半导体工艺上的多元微技术融合创新，即“More than Moore”/“超越摩尔”。 PC时期Wintel联盟垄断了整整20年，移动互联网时期ARM+安卓又形成了新一轮垄断。在如今的感知时代，“超越摩尔”是我国一个打破垄断束缚的难得历史机遇，如果加大在此领域的扶持力度，充分发挥已有的半导体产业基础和市场优势，有很大可能在未来智能时代实现赶超发展，抢占产业竞争制高点。 感知技术的必要性和紧迫性 其次，我们要重视感知技术的必要性和紧迫性。信息技术从计算时代、通讯时代发展到今天的感知时代经历了三个浪潮：PC的普及产生了互联网，智能手机的普及形成了移动互联网，今天传感器的普及将促成物联网。Gartner2014技术趋势报告显示，未来5—10年，物联网技术将达到实质生产高峰期，截至2020年，将有260亿台设备被装入物联网，这将引领信息技术迈向智能时代——计算、通讯、感知等信息技术的深度融合万物互联的时代。一个感知无所不在、联接无所不在、数据无所不在、计算无所不在的万联网生态系统，将全面覆盖可穿戴、机器人、工业4.0、智能家居、智能医疗、智慧城市、智慧农业、智慧交通等。如果把整个智能社会比作人体，感知信息技术则扮演着五官和神经的角色。 感知信息技术是未来智能时代的重要基础。智能时代，物联网、传感器会遍布在生活、生产的各个角落。据《经济学人》预测，到2025年城市地区每4平方米就会有一个智能设备。智能城市、智能医院、智能高速公路等将依靠传感器实现万物互连并自动做出决策；智能制造通过在传统工厂管理环节和生产制造设备之间部署以传感器为代表的一系列感知信息技术以实现自动化、信息化和智能化。一直以来，美国、德国、日本等国都非常重视感知信息技术的发展。美国早在1991年就将传感器与信号处理、传感器材料和制作工艺上升为国家关键技术予以扶持，近年来更是每年投入数十亿美元用于传感器基础项目研究。 感知信息技术领域将催生万亿级的市场。感知信息技术领域涉及材料、传感器设备、控制系统以及其上承载的数据增值开发和信息服务。智能手机和可穿戴设备的广泛普及应用，使传感器设备需求增势迅猛，而无所不在的传感器也将引发未来大规模数据爆炸，到2020年，来自传感器的数据将占全部数据的一半以上。大数据的充分利用和挖掘，还将不断催生新应用和新服务。预计到2020年相关的物联网产品与服务供应商将实现超过3000亿美元的增值营收，并且主要集中在服务领域。 发展安全可控的感知信息技术有利于保障国家经济社会安全。我国是网络大国，却不是网络强国，无论是芯片、操作系统，还是应用系统，受制于人的局面依然严峻。未来，在万
浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的
目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有
人工智能与模式识别 摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号； Abstract: The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology,
基于物联网的智能交通应用系统的研究 摘要：近年来，沸沸扬扬的物联网概念开始进入人们的视野,物联网是继计算机、互联网和移动通信之后的又一次信息产业的革命性发展。伴随着信息化、智能化技术的快速发展,新一代信息技术的重要组成部分-物联网得以诞生并迅速发展起来。尤其在当今日趋拥堵的城市交通缓解中，将智能信息系统应用于交通系统中,能够在一定程度上缓解交通拥堵现象。本文将从我国交通领域的实际情况出发，对物联网技术在智能交通领域的应用进行深入研究，以期为我国交通领域得到更好的发展提供。 智能交通系统（Intelligent Tansportation Systems,ITS）通过在基础设施和交通工具当中广泛应用先进的感知技术、识别技术、定位技术、网络技术、计算技术、控制技术、智能技术对道路交通进行全方面感知，对交通工具进行全程控制，对每一条道路进行全时空控制，以提高交通运输系统的效率和安全，同时降低能源消耗和对地球环境的负面影响。智能交通系统是一种实时的、准确的、高效的交通运输综合管理和控制系统。 智能交通系统旨在提供关键的有效信息，提升人和货物的移动性，提升驾驶舒适度；减少事故，减少拥塞，减少环境影响。围绕这个目标，智能交通系统主要实现以下服务。 1)交通管理：交通情况检测，交通协调，动态收费管理，排放管理等。 2)公共交通管理：运输车辆追踪，运维车辆调度，多车种协调等。 3)旅行者信息服务：个人路径导航，动态搭车，旅行信息查询等。 4)车辆安全：路口安全提醒，路口冲突避免，自动高速公路，辅助驾驶等。 5)商业车管理：车队管理，航队管理，货物跟踪，电子清算，动态称重等。 6)紧急情况管理：丢失车辆追踪，被盗车辆控制，紧急情况响应，无线求救支援。 1 基于物联网的智能交通体系框架的研究 传统的交通信息采集方式落后并且手段单一，不能实现24小时的实时提供现场信息的实际情况以及道路拥堵疏通和突发交通事件的实时处置能力有有限的情况下，我们采用基于物联网架构的智能交通体系，采用多种交通信息采集手段，结合出租车和公交以及其车辆的日常运营，采用搭载车载定位装置和无线通讯系统的浮动车检测技术，实现对交通信息要素的全天候实时获取。通过路网流量分析预测和交通状况研判，为路网建设和交通控制策略调整及相关交通规划提供辅助决策和反馈。 智能交通体系框架下的智能交通体系通过实时全天候采集和智能分析并结合车载无线定位装置等多种通讯方式，实现了车辆路径规划、动态诱导和区域路网交通管控，能够使整个交通信息系统进行整合，为交通指挥中心信息平台提供实时信息。为情报分析和指挥决策提供数据支持。在目前智能交通体系中车辆信息采集方式有固定式采集和浮动车式采集。固定式采集方式通过安装检测设备，从而对机动车信息进行检测。而浮动车将采集所得的位置和时间数据上传给数据数据处理中心，由数据处理中心对数据进行存储、预处理，然后利用相关模型算法将数据匹配到电子地图上，计算或预测车辆行驶速度、旅行时间等参数，对路网和车辆实现“可视化”管控。浮动车采集技术是固定点采集技术的重要和有益的补充，它实现全流程的信息采集，结合固定点式采集，能够为路网数学模型的建立提供更全面丰富的数据。
物联网在智能监测环境中的应用 发表时间：2017-03-27T17:20:18.940Z 来源：《北方建筑》2016年12月第35期作者：汪春燕 [导读] 感知层指物联网系统中的传感设备，包含 RFID 标签、摄像头、GPS、传感器、识读器、终端等。 重庆能源职业学院重庆市 402260 摘要：物联网技术的应用及发展，大大推进了环保监测信息化的进程。物联网作为一种相对新兴的技术，是符合社会发展的潮流的，在环境监测中具有其它事物不可替代的作用，应该大力支持物联网技术在环保行业的技术发展，并加大投资力度，推动环保行业朝向高度信息化、网络化、智能化的方向迈进。 关键词：物联网技术；环境监测；应用分析 1物联网的概念 物联网（The Internet of things，简称 IOT），顾名思义，为“物物相连的互联网”。物联网是在互联网基础上的发展与延伸。物联网的定义早在 1999 年由美国麻省理工学院的一位专家提出，定义为：通过射频识别（RFID）、红外感应器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物体与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物体的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。换言之，物联网就是通过信息传感系统（如 RFID、传感器等）将各种物体与互联网建立连接，从而达到智能化识别和管理的目的，实现人类生产、生活与网络的结合，使人类生产、生活更高效化、智能化、网络化，可充分利用资源，提高劳动生产率。 物联网系统分为三层：感知层、网络层及应用层。感知层指物联网系统中的传感设备，包含 RFID 标签、摄像头、GPS、传感器、识读器、终端等，作用类似于人体的表层皮肤和五官，收集身体感受到的信号，感知层主要是感知并识别物体、采集物理信息。网络层指物联网系统中的通信信号及网络中心，包括信息处理中心、智能控制中心等，其作用类似于人体的神经中枢和大脑，对信息进行传递、处理以及判断。应用层指的是物联网的实际运用方向，相当于人类社会的各行各业的分工，目前物联网被广泛应用于各行各业，通过与行业特点相结合，实现了行业网络化、智能化。 2 物联网在环境监测中的应用 物联网技术可应用于监测环境中的有毒、有害物质的浓度、排放速度以及排放量等，为环境监测部门、环境管理部门提供了动态实时信息，可做到及时发现污染并采取相应措施，使污染情况在短时间内得到有效控制。物联网技术在环境监测中的应用，前景十分广阔。 物联网技术在我国环保行业中已开始初步推行。1999年，原国家环保总局第一次在全国开始推广环境在线监控系统是物联网的最早探索和实践；2008 年开始在全国 31个省、自治区、直辖市，6 个环保督查中心和 333 个地级市部署了国控污染源在线监控系统，该系统是物联网在环保领域的规模建设和行业级实践。近年来，由国家财政投资，全国约 7000 多个重点污染企业安装了自动监测设备，通过互联网建成全国重点污染源监控系统。目前，物联网已被应用于大气监测、水质监测、生态监测、海洋监测等多个方面。 2.1 大气监测 大气常用监测方法主要有固定在线监测和流动监测，其中在线监测因其具有同步实现监测和预报的功能使其可能成为未来大气监测的主要方式。固定在线监测是在污染源排放口处安装固定在线监测设备，在监控范围内按网格形式布置特定污染物传感器。我国多个城市已建成环境空气自动监测系统，对环境空气常规监测指标进行实时监测。以武汉为例，近年来，武汉市在全市建立了 8 个监测子站，通过各种传感设备对大气环境中的二氧化硫、氮氧化合物、可吸入颗粒物等因子进行数据采集，并通过网络将实时数据传输到监控中心，实现环境空气自动监测。 2.2 水质监测 水质在线监测的种类主要有饮用水监测和水质污染监测两种。在线监测在在两种监测中的方法类似，主要是在监测目的地布置各种传感器、视频监视等传感设备，形成感知层，然后经过网络层将数据传输至应用层，应用层根据传感器的位置、数据采集时间等信息综合分析监测数据组成监测体系，从而实现对于水质、水污染源的监测和综合监管。杨宏伟等人采用物联网技术，建立了基于三层网络传输结构的监测体系，在原有的中程无线传感网络技术和藻类水华预测预警模型基础上进行了改进，开发了太湖蓝藻预测预警平台，实现了蓝藻水华 3 天平均预测精度80%以上，并确保了数据的时间连续性。 2.3 生态监测 生态在线监测技术主要是将监测区域分为若干个不同的分簇，每个分簇可根据监测需要设定如噪声、湿度、温度等不同类型的传感器来采集、搜集各种类型的监测数据；搜集采集到的数据发给控制中心。该技术不仅实现对环境监测远程数据采集和传输的实时性和可靠性，且在监测区域内设置移动 Agent 节点，根据网络能耗建立实时二维定位表，选择最优路径传输数据，使得网络整体能耗较低。 2.4 海洋监测 海洋监测主要是将传感网与互联网综合运用到海洋环境监测中，通过在监测海域搭建无线传感器，利用传感器节点监测并采集营养盐、重金属有机污染物、化学耗氧量、有机磷农药等多种海洋环境参数，经无线发射装置实时传输采集数据，在数据接收端完成数据的接收与处理，从而构建一种基于物联网的海洋环境智能监测系统。每一个节点可以连接不同的传感器，而且传感器安装位置可以水下水上调整，以适应不同监测点的要求。 2.5 对重金属等污染的监控 随着各国工业化进程的加快，重金属污染也更加突出的摆在人们的面前，这种污染一般造成的影响具有持久性，不容易被消除。对它更应该实行实时的监控，由物联网发现问题或者是造成重大污染的时候可以发出预警，相关部门与工作人员可以在预警机制的提醒下进行样本的采集与整理研究，一旦发现问题应立即采取措施对重金属进行清理，并对已经造成的污染采取一定的补救措施。 3 存在问题及发展趋势 现阶段，物联网技术应用尚存在一些问题。首先，传感器、云技术等存在的技术问题。传感性的灵敏度及稳定性导致数据失实，传感器的速率低造成信息延后等，云计算技术也限制了物联网的发展。其次，技术标准统一化问题。目前，物联网三个基本层次感知层、网络
人工智能技术及其发展趋势 1.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 2.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（ 3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 3.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片
4.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 5.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 6.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能
7.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 8.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 9.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统
上下文感知技术在智能环境系统中的应用及举例 刘阳 北京邮电大学电信工程学院，北京（100876） Email: sunlaumaster@https://www.doczj.com/doc/6e15101589.html, 摘要：上下文感知技术是实现智能环境的一种关键技术。基于上下文感知技术，应用环境能够根据周围上下文信息调整自身状态[1]，从而实现智能行为。本文首先介绍了上下文感知和智能环境的概念和关键技术，然后介绍了一种基于上下文感知技术的智能环境应用系统——智能远程电子健康系统。 关键词：上下文感知智能环境本体论推理电子健康 1．引言 长期以来，人和计算机交互的方式都是以计算机为中心的桌面计算的模式，计算机并没有充分地与人的生活环境融合在一起。通过使用基于上下文感知技术构建起的智能环境系统，计算机逐步从实验室、办公室融入了人们的日常生活之中。 究竟何为上下文感知技术和智能环境？它们是如何实现的？主要涉及那些关键技术？上下文感知技术是如何应用在智能环境里的？本文将对这些方面的内容进行介绍。 2．相关概念 智能环境是指用户界面的宿主系统所处的环境应该是智能的[2]。智能环境的特点是它的隐蔽性、自感知性、多通道性及强调物理空间的存在。智能环境的本质是一种嵌入了多种感知、计算设备的物理空间，能够根据上下文识别人的身体姿态、手势、语音等，进而判断出人的意图，以有效提高人们的工作和生活质量。 上下文信息是指位置，动作，历史纪录等信息，反映了与对象相关的一些属性信息。它起源于进行数据采集或测量并将其表示出来的服务。上下文信息产生的效果包括：改变显示给用户的信息，改变用户的选择，改变用户发布命令的效果，以及预测下一步最有可能发生的事件等。上下文感知是指系统自动的对上下文信息、上下文信息的变化以及上下文信息的历史进行感知和应用，并根据其调整自身的行为。上下文感知是提高计算智能性的重要途径，也是智能系统与周围环境之间方便、高效的交互方法[3]。 3．上下文感知涉及到的关键技术 上下文感知过程主要包括三个步骤：数据采集、推理和事件驱动。其中，数据采集步骤涉及到传感器技术，推理步骤涉及到推理引擎技术，事件驱动步骤涉及到自动控制技术。下面逐一进行介绍。 3.1 传感器技术 传感器技术作为信号采集和测量控制的手段，是现代高科技发展不可缺少的技术。传感器是指能够感受规定的被测量并按照一定的规律转换成可用输出信号的器件或装置。它的输
物联网基础大作业 题目：基于物联网智能交通车流量分析系统的设计 学院(系部)： 专业：班级： 学生姓名：学号： 成绩：□优秀□良好□中等□及格□不及格（注：方框打√） 2016年6月22日 一、作品设计目标及意义 （1）设计目标：通过物联网技术的运用，即城市交通与RFID(射频识别技术)的实际操作相结合，利用电磁反向散射耦合的特性，实现远距离的识别，从而达到
数据的传输和交换，逐步形成和完善智能车交通流量分析系统。改变传统交通管理模式，提高智能交通管理的效率，更好的改变现阶段大中城市的道路交通拥堵问题。 （2）意义：RFID技术的投入使用，与基础设施结合，一定程度上改善了大中城市的道路交通拥堵的现状，缓解了城市交通管理的压力，减少公路交通事故的发生几率，降低人民的生命和财产的损失。对与大部分司机而言，在路上等着红绿灯，无疑是一种漫长的乏味的事情。时间能创造一切可能，包括生命和金钱。RFID电子器件的安装使用，所能达到的效果：让返回医院的救护车比原先到达医院所用时间要早5分钟，或许能多挽救一条生命；让每天上下班的上班族能够比过去到达上班地点要提前20分钟，或许他能减少上班迟到的次数；让运输货物的司机比原来货送到客户手中要快上5个小时的时间，让顾客充分感受物流的快捷、方便，推动经济的发展。 二、相关现状分析 中国现阶段作为一个发展中国家，随着城镇化的推进，人民生活水平的提高，汽车作为一种交通工具，已经成为大多数人的不二之选，导致汽车的需求越来越大，这也势必导致道路交通拥堵等一系列问题。因此，解决城市交通问题成为当务之急。 高德地图在1月19号发布的《2015年度中国主要城市交通分析报告》显示，在高德地图交通大数据检测的45个主要城市中，只有南通市是唯一一个拥堵小幅度缓解的城市。其余大部分城市和地区拥堵都在进一步恶化。以北京为例，北京高峰拥堵延时指数为2.06，平均车速为22.61公里/小时，也就是说北京驾车出行的上班族要花费畅通下2倍的时间，才能到达目的地。种种迹象表明大中城市的交通拥堵现状依旧不容乐观。 目前，世界上智能交通系统应用最为广泛的地区要属日本，其技术相当完善和成熟，欧洲、美国等地区也普遍应用。就我国目前而言，北京、上海等大城市也已
智能感知项目可行性分析报告 规划设计 / 投资分析
摘要说明— 大力支持毫米波与太赫兹产业核心技术突破，从公共安全等重点领域切入开展应用示范，开发符合用户需求的安检安防设备和解决方案，建设和完善相关技术标准、应用规范和检测体系。积极发展NB-IOT等低功耗广域物联技术，支持符合条件的地方与骨干企业合作推动NB-IOT技术在智慧城市、环境监测、工业物流等领域的应用示范，打造开放、协同的低功耗广域物联创新链条。搭建智能语音推广示范平台，推动智能语音识别在重点行业的云应用和服务发展。 据最新数据显示：2019年1－4月，全国规模以上电子信息制造业增加值同比增长9.0%，增速比去年同期回落3.6个百分点。其中，4月份增加值同比增长12.4%，增速比上月加快2.2个百分点。从出口交货值来看：1－4月，规模以上电子信息制造业出口交货值同比增长4.9%，增速同比回落2.6个百分点。4月份出口交货值同比增长9.4%，增速比上月加快6.2个百分点。可见，2019年我国电子信息行业已慢慢趋向高质量发展。 “十三五”时期是全面建成小康社会的决胜阶段，是信息通信技术变革实现新突破的发轫阶段，是数字红利充分释放的扩展阶段。信息化代表新的生产力和新的发展方向，已经成为引领创新和驱动转型的先导力量。围绕贯彻落实“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局，加快信息化发展，直面“后金融危机”时代全球产业链重组，深度参与全球经济治理体系变革；加快信息化发展，适应把握引领经济发展新常态，着力深化
供给侧结构性改革，重塑持续转型升级的产业生态；加快信息化发展，构建统一开放的数字市场体系，满足人民生活新需求；加快信息化发展，增强国家文化软实力和国际竞争力，推动社会和谐稳定与文明进步；加快信息化发展，统筹网上网下两个空间，拓展国家治理新领域，让互联网更好造福国家和人民，已成为我国“十三五”时期践行新发展理念、破解发展难题、增强发展动力、厚植发展优势的战略举措和必然选择。 2018年我国电子信息行业销售收入169027亿元，其中，电子制造收入105966亿元，软件制造销售收入63061亿元。2018年中国电子信息百强企业发布会数据显示：本届百强共实现主营业务收入合计3.5万亿元，比上届增长16.7%；总资产合计4.4万亿元，比上届增长10%。其中前三名企业主营业务收入均超过2000亿元；百强企业中主营收入超过1000亿元的有10家，比上届增加4家；超过100亿元的有66家，比上届增加8家；入围企业最低主营业务收入50.4亿元，比上届提高6.8亿元。本届百强共实现利润总额2249亿元，比上届增长20.5%，超过收入增速3.8个百分点；百强平均利润率为6.4%，比上届提高0.2个百分点，超过行业平均水平0.9个百分点。百强企业平均的应收账款周转率达到5.6次，存货周转天数为35天；资产负债率66.0%，利息保障倍数6.1倍；各项绩效指标在全行业中均处于领先地位。
1.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（10.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C√答对 2.生物特征识别技术不包括（）。（10.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 3.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（10.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对 4.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（10.0分）
A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 1.目前，深度学习主要包括（）。（10.0分）） A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 我的答案：ABCD√答对 2.关于人工智能，下列表述正确的有（）。（10.0分）） A.计算机科学的一个分支 B.试图揭示人类智能的实质和真相 C.以模拟人类智能的方式去赋能机器 D.使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、决策和行动 我的答案：ABCD√答对 1.神经网络的训练过程不需要人工标记的样本数据集。（10.0分）我的答案：错误√答对
2.机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置、控制系统和复杂机械等组成，涉及到控制论、机械电子、计算机、材料、仿生等学科，在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。（10.0分） 我的答案：正确√答对 3.自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。（10.0分）我的答案：正确√答对 4.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（10.0分） 我的答案：正确√答对
基于物联网智能感知平台博物馆解决 方案
基于物联网感知综合平台智能博物馆 解 决 方 案 感知物联集团 无锡物联网产业研究院 目录 第一章背景与需求 (3) 1.1项目背景 (3) 1.2需求分析 (4) 第二章物联网智能感知综合平台 + 应用子系统 (5)
2.1 物联网智能感知综合平台 (5) 2.2 环境监测应用子系统 (7) 2.2.1 简介 (7) 2.3.2 监测智能区域定位、报警,智能处理方法示例 (8) 2.3 物联网智能感知安防子系统 (9) 2.3.1 电子巡更 (9) 2.3.2 遗址外围智能感知防入侵系统 (9) 2.3.3 物联网智能感知安防子系统的整体实现 (12) 2.4博物馆文物管理子系统 (15) 2.4.1展品环境实时监测 (15) 2.4.2文件管理 (16) 2.4.3人员门禁感知自动录入 (18) 2.4.4文物移动智能感知识别 (18) 2.4.5实时监控智能感知识别 (19) 2.4.6文物出入库智能感知清点 (20) 2.4.7文物管理智能感知子系统后台安全 (20) 2.5博物馆智能电子导览子系统 (22) 2.5.1 IPAD智能化定制服务 (22) 2.5.2 门票管理 (24) 2.5.3 游客进出博物馆流量统计 (25) 第三章未来发展及规划 (26)
第一章:背景与需求 1.1项目背景 鸿山墓群是春秋战国时期长江下游吴越地区的墓葬群,入选”全国十大考古新发现”、第六批全国重点文物保护单位和”十一五”期间100处国家重点保护大遗址,具有重要的文物、考古、历史和社会价值。 在国家文物局的关心和支持下,无锡市委、市政府本着”坚持科学发展观、谋求多方共赢”的创新理念,迅速启动鸿山墓群保护工作,先后编制了<鸿山墓群保护总体规划>、<鸿山遗址博物馆建筑设计方案>、<鸿山国家考古遗址公园总体规划>和<鸿山遗址保护考古工作计划>,全面启动了鸿山墓群的保护工作,开展了鸿山国家考古遗址公园建设。自奠基以来,先后完成鸿山遗址博物馆、邱承墩本体保护展示、农业生态展示区、生态湿地展示区等文化、生态保护展示项目,并陆续对社会开放,形成了集历史文化遗产、湿地生态景观、农家乐趣体验为一体、独具特色的文化生态旅游风景线。 10月,国家文物局正式确定了第一批国家考古遗址公园名单和立项名单,鸿山墓群由地方性考古遗址公园正式升级成
物联网中应用的感知技术 【摘要】国家传感网标准工作组给出的物联网的定义：就是指在物理世界的实体中部署具有一定感知能力、计算能力的各种信息传感设备，通过网络设施实现信息获取、传输和处理，从而实现广域或大范围的人与人、人与物、物与物之间信息交换需求的互联。本文通过分析比较自动识别技术、传感技术等感知技术特性，探讨融合多种感知技术的物联网应用。 【关键词】物联网，感知技术 1、感知技术分析 物联网的架构分为感知层、网络层和应用层，本文将感知层涉及的相关技术统称为感知技术。感知技术是物联网的基础，它跟现在的一些基础网络设施结合能够为未来人类社会提供无所不在、全面的感知服务，真正实现所谓的物理世界无所不在，物联网联接的对象包括智能装置及通过传感器感知的整个物理世界。物联网感知层涉及的技术众多，这里对自动识别技术、传感技术、定位技术、传感网标准作简要分析。 1.1自动识别技术。自动识别技术是以计算机技术和通信技术为基础的一门综合性科学技术，是数据编码、数据标识、数据采集、数据管理、数据传输的标准化手段。包括条码识别技术、射频识别技术、语音识别技术、生物特征识别技术、图象识别技术、OCR、磁识别技术等。自动识别技术要素是标识与识读，物联网中用标识代表连接对象，具有唯一数字编码或可辨特征，识别分别是数据采集技术和特征提取技术，标识编码和特征的唯一性、统一性对物联网应用至关重要。每一种自动识别技术的固有特性都使应用具有优势和限制，许多情况下必须多种技术、多种手段并用，来满足实际应用需要，如：条码和RFID就经常联合采用。 1.2传感技术。传感器将物理世界中的物理量、化学量、生物量转化成供处理的数字信号，从而为感知物理世界提供最初的信息来源。感知的对象包括温度、压力、流量、位移、速度等。物联网感知层除了有传感器，还有执行器和控制器，通过通信模块与网关互联或先行组网与网关互联，包括传感网、工业总线等。IEEE 1451传感器接口标准规定了智能传感器的通用接口命令和操合，一定程度上解决了当前工业总线标准不统一问题，降低了传感网应用集成开发的难度。目前市场上智能化、网络化的传感器种类和功能都有成长，随着技术进步体积和成本呈下降趋势。 1.3定位技术。可应用于物联网的定位技术分为卫星定位、无线电波定位、传感定位等。卫星定位技术有GPS、GLONASS、北斗等。美国GPS技术比较成熟，且广泛应用。我国的北斗卫星导航定位系统也已经取得较大进展，中国北斗导航定位系统预计2020年前后覆盖全球，但目前北斗系统的并发容量、定位精度和终端成本还有待进一步发展。俄罗斯的GLONASS也在从新布网，但竞争
月日第周星期总第课时 第24课人工智能的应用 【教材分析】 在我们的生活中很多领域已经在使用人工智能产品。本课主要介绍了人工智能在生活中的一些具体的应用，让学生体验人工智能的应用、了解其原理，为后面设计创作简单的人工智能作品打下基础。 【学情分析】 本节课的教学对象是六年级的学生，他们之前已经对什么是人工智能以及人工智能发展史有了初步的了解，对生活中一些人工智能产品也有一些感知。在本课教学中可以发挥学生的主观能动性，让学生通过动手实践，自主探究，感受人工智能对生活带来的便利，为后面学习使用xDing软件编写程序，实现人工智能的应用作好铺垫。 【教学目标与要求】 1.了解人工智能在生活中的具体应用，感受智能识别对生活和学习的作用，产生并保持学习的兴趣。 2.在尝试识别未知音乐和图片中文字的过程中，能够根据需要，主动地运用相应的智能识别软件处理问题，并在小组中进行知识分享与创新创造。 3.通过对智能识别和具体的应用的深入了解，提高探究能力，保持学习兴趣。 【教学重点与难点】 重点：了解人工智能在生活中的一些具体的应用。 难点：学会使用音乐识别软件和OCR文字识别软件，能说出其优点和不足。 【教学方法与手段】 方法：通过视频激发学生的学习兴趣，教学过程中采用任务驱动教学方法，将自主探究和小组合作学习形结合，重点培养学生对人工智能的兴趣和探究热情。 手段：多媒体教学网络、教师演示与学生操作相结合。 【课时安排】 安排1课时。
【教学过程】 一、导入 1. 同学们，你们打电话时，一般如何拨号呢？ 学生回答。 2. 数字拨号看来是最常用的方式，接下来老师用的方法和你们的有点不一样哦。教师使 用手机里的语音识别功能进行拨号并通话。 3. 现在我们的身边有很多与人工智能相关的应用，它们改善了我们的生活质量，今天就让我们一起来了解一下吧！ 板书：人工智能的应用 【设计意图】通过一个简单的实际应用操作，将抽象的语音识别技术变得具体化、生活化，让学生明白人工智能也并非是高不可攀的，它就在我们身边。从而调动学生的积极性，增强学生的参与性。 二、新授 1. 语音识别技术。 （1）刚才我们使用语音来帮助我们拨号，使用的就是人工智能中的语音识别技术。语音识别技术，也被称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，简称ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。 2. 体验QQ音乐的听歌识曲功能。 （1）播放一段音乐，让学生猜猜叫什么名字？ 学生思考、汇报。 同学们，你们有什么好方法可以快速获知这首歌的名字吗？ 学生简单交流、汇报。 （2）体验QQ音乐的听歌识曲功能。 下载QQ音乐软件，利用其中的语音识别功能快速准确识别未知的音乐，感受其神奇的功能。